Pig为大型数据集的处理提供了更好层次的抽象。Pig为MapReduce提供了更丰富的数据结构，这些数据结构往往都是多值和嵌套的，Pig还提供了一套更强大的数据变换操作。

Pig包括两部分：

（1）用于描述数据流的语言，Pig Latin。

（2）用于运行Pig Latin程序的执行环境。当前有两个环境：单JVM中的本地执行环境和Hadoop集群上的分布式执行环境。

Pig Latin程序由一系列“操作”或“变换”组成。每个操作或变换对输入进行数据处理，并产生输出结果。

Pig是一种探索大规模数据集的脚本语言。MapReduce的一个缺点是开发周期太长，写mapper和reducer，对代码进行编译和打包，提交作业，获取结构，这整个过程非常耗时。Pig的诱人之处在于仅用控制台上的五六行Pig Latin代码就能够处理TB级的数据。

Pig和MapReduce一样为数据批处理而设计。一般情况下使用Pig Latin来写查询更能节省时间。

Pig有两种执行类型或称为模式：本地模式和MapReduce模式。

本地模式下，Pig运行在单个JVM中，访问本地文件系统。该模式只适合用于处理小规模数据集或试用Pig时。

MapReduce模式下，Pig将查询翻译为MapReduce作业，然后在Hadoop集群上执行，试用处理大规模数据集。

三种执行Pig程序的方法：脚本、Grunt、嵌入式方法。

看上去Pig Latin和SQL很相似，但两种语言之间，以及Pig和关系型数据库管理系统（RDBMS）之间，有几个方面是不同的。

Pig Latin是一种数据流编程语言，而SQL是一种声明式编程语言。即一个Pig Latin程序是一组针对输入关系的一步步操作，其中每一步操作都是对数据的简单变换。相反，SQL语句是一个约束的集合，这些约束结合在一起定义了输出。RDBMS把数据存储在严格定义了模式的表内。Pig对它所处理的数据要求则宽松得多：可以在运行时定义模式，是可选的。Pig对复杂、嵌套数据结构的支持也使其不同于只能处理平面数据类型的SQL。RDBMS具有一些支持在线和低延迟查询的特性，如事务和索引。Pig不支持随机读和几十毫秒级别的查询，也不支持针对小部分数据的随机写，和MapReduce一样，所有写都是批处理的、流式的写操作。

Hive介于Pig和传统的RDBMS之间。和Pig一样，Hive也被设计为用HDFS作为存储。但Hive的查询语言HiveQL是基于SQL的。和RDBMS相同，Hive要求所有数据必须存储在表中，而表必须有模式，且模式由Hive进行管理。和Pig一样，Hive也不支持低延迟查询。